融合Otsu与PCNN的细胞显微图像分割

被引：3

作者：

胡蓉 ^{[1
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夏平 ^{[1
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雷帮军 ^{[1
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徐光柱 ^{[1
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邹耀斌 ^{[1
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机构：

[1] 三峡大学

[2] 三峡大学计算机与信息学院

来源：

信息通信 | 2018年 / 11期

基金：

国家重点研发计划;

关键词：

图像分割; 细胞显微图像; 脉冲耦合神经网络; 最大类间方差法; 阈值;

D O I：

暂无

中图分类号：

R318 [生物医学工程]; TP391.41 [];

学科分类号：

0831 ; 080203 ;

摘要：

针对细胞显微图像分割中由于纹理复杂较难定位轮廓信息的问题,提出了融合最大类间方差(Otsu)与脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)的细胞图像分割算法。为定义PCNN中初始阈值,应用Otsu算法,确定细胞图像中目标与背景间最大方差,此为统计意义上的最佳阈值,以此作为PCNN细胞分割中初始阈值,提高了PCNN网络收敛速度;其次,构建PCNN细胞分割网络,通过初始化网络参数,实现细胞图像迭代分割;从视觉效果和客观评价指标两方面验证表明,相对于经典的最大类间方差(Otsu)算法和脉冲耦合神经网络(PCNN)算法,采用该算法分割的细胞显微图像的效果,其边缘与细节信息的清晰度、精细度均有较大程度改善。

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页码：15 / 19

页数：5

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